文字列列の値に基づいてパンダのデータフレームを分割します

debugcn 投稿 Dev

ペヨ

データフレームを3つの新しいデータフレームに分割しようと苦労しています。この場合、サプライヤ名が変更されたときに分割が発生します。既存の質問を検索しました。列の行とパンダとPythonに基づいてデータフレームを分割する方法：部分文字列を含む列の値に基づいてデータフレームを多くのデータフレームに分割する方法が近づきましたが、必要な出力を取得できません。

ここに私の問題を説明するためのおもちゃのデータセットが添付されています：

df = pd.DataFrame({'Supplier': ['Supplier1', 'Supplier1', 'Supplier2', 'Supplier2', 'Supplier2', 'Supplier3','Supplier3'], 'Class' : ['A', 'A','A','A','A','B','B']})

そして私は（失敗して）試しました

df1 = df.iloc[:df.index[df['Supplier'] == 'Supplier1'].tolist()[0]]
df2 = df.iloc[df.index[df['Supplier'] == 'Supplier2'].tolist()[0]+1:]
df3 = df.iloc[df.index[df['Supplier'] == 'Supplier3'].tolist()[0]+1:]

私が達成しようとしている結果は次のとおりです。

   Supplier Class
0  Supplier1     A
1  Supplier1     A
    Supplier Class
0  Supplier2     A
1  Supplier2     A
2  Supplier2     A
    Supplier Class
0  Supplier3     B
1  Supplier3     B

これに関するどんな助けでも大いに感謝されるでしょう。ありがとうございました！

更新：使用：

df1 = {i:group for i,group in df.groupby( df['Supplier'].ne(df['Supplier'].shift()).cumsum() )}

与える：

{1:     Supplier Class
0  Supplier1     A
1  Supplier1     A, 2:     Supplier Class
2  Supplier2     A
3  Supplier2     A
4  Supplier2     A, 3:     Supplier Class
5  Supplier3     B
6  Supplier3     B}

別々のデータフレームに分割する必要があるので、次のようにしました。

df3 = pd.DataFrame.from_dict({i:group for i,group in df1.groupby(df1['Supplier'].ne(df1['Supplier'].shift()).cumsum() )},orient='index', columns= ['Class'])

しかし、それはエラーを与えます

 df3 = pd.DataFrame.from_dict({i:group for i,group in df1.groupby(df1['Supplier'].ne(df1['Supplier'].shift()).cumsum() )},orient='index', columns= ['Class'])
AttributeError: 'dict' object has no attribute 'groupby'

chthonicdaemon

これにより、必要な分割が実現すると思います。

groups = [group.reset_index()[['Supplier', 'Class']] for _, group in df.groupby('Supplier')]

あなたはあなたの例の正確な出力をで得ることができます

for group in groups:
    print(group)

出力：

    Supplier Class
0  Supplier1     A
1  Supplier1     A
    Supplier Class
0  Supplier2     A
1  Supplier2     A
2  Supplier2     A
    Supplier Class
0  Supplier3     B
1  Supplier3     B

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